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Essa matriz usa estatística descritiva, este modelo Tabela 4 – Matriz de Correlação
econométrico tem 6 variáveis, onde em 5 dessas teve 80 Vm Coeficiente Distribuição P - valor
observações válidas no modelo, utilizando o Stata Ea 2.11936 normal padrão 0.038
2.11
versão 10.0 e apenas a variável valor contábil que foi Vc .348357 1.37 0.174
Is
utilizada foi validada 78 amostras, na média obtida das Ec -12.36791 -2.62 0.011
0.006
22.19451
2.81
amostras, obteve-se o desvio padrão da amostra, os Size -8.998573 -1.75 0.085
máximos e mínimos de cada variável, para entendermos Cons 120.2727 2.24 0.028
a composição das características da amostra que se Fonte: elaborado pelas autoras.

obteve e ajudar a entender os resultados do modelo. Na matriz de correlação o modelo leu 78
observações, porém foram coletadas 80 observações,
mas na estatística descritiva 1 variável só obteve 78
4.2.2. Matriz de correlação observações e o modelo faz um ajuste desprezando 2
observações de todas as outras para igualar. O modelo
Tabela 3 – Matriz de Correlação
tem 6 variáveis, sendo 5 explicativas e 1 dependente, o
Vm Ea vc Is ec size modelo cria um grau de liberdade de 5,72 diminuindo a
vm 1.0000 amostra para ficar mais ajustada pelo grau de variáveis
ea 0.2599 1.0000
vc 0.1841 0.0849 1.0000 que vão sendo acrescentadas.
is -0.2120 -0.2051 0.0145 1.0000
ec 0.0562 -0.2377 0.0728 0.5584 1.0000
size -0.1210 -0.2152 0.0302 0.3135 0.6093 1.0000 O teste F (probabilidade maior que F 0.0040)
mostra que quanto mais próximo de 0 mais significativo
Fonte: elaborado pelas autoras. e mais provável é, que essa equação utilizada consiga
explicar o comportamento do valor de mercado. O R²
Essa matriz correlaciona todas as variáveis que 0.2095 mostra que o modelo consegue explicar 20%
serão usadas no modelo, quanto mais próximo de 1 do comportamento do valor de mercado.
mais correlacionada ela é, quanto mais próximo de 0
menos correlacionada ela é. Com sinal positivo a O resultado por variável, tendo o valor de mercado
correlação é direta, com sinal negativo a correlação é como variável dependente, a principal variável
inversa. explicativa o índice criado, todas as outras variáveis
são variáveis de controle. Observando da direita para
Foi analisado se existe um viés de esquerda, o P- valor é a mesmo que probabilidade F,
heterocedasticidade, que foi usar uma variável quanto mais próximo de 0 melhor.
altamente dependente da outra, então o modelo já teria
um vício, não se obteveporque não tem nenhum O teste T verifica se existe uma distribuição normal
resultado próximo de 0.9, o 1 que obteve-se é ele contra padrão,que quando se elabora um gráfico a amostra
ele mesmo, não houvenenhuma correlação com o viés, tende a seguir a mediana, assim a pesquisa para terum
há correlações significantes diretamente e correlações resultado válido, ele tem que ficar entre -3,50 e 3,50,
significantes inversas. então no teste T todas as variáveis foram aceitas, pois
não ultrapassaram esse limite, isso quer dizer que se
essa pesquisa for repetida em outras empresas que
4.2.3. Modelo de Regressão Linear com Múltiplas tem a mesma características das empresas
Variáveis pesquisadas,o resultado será o mesmo. O índice de
Eficácia patrimonial atinge diretamente e é altamente
Número de observações = 78, F(5,72), Prob>F = correlacionado com o valor de mercado, quanto mais o
0.0040, R² = 0.2095. índice passar de 1,30maior vai ser o valor para o
mercado.

O valor contábil mostra que quanto maior o valor
do lucro por ação contábil da empresa mais afeta o
valor do mercado. Isomorfismo, empresas que são